BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//Departamento de Computación - ECPv6.15.18//NONSGML v1.0//EN
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-ORIGINAL-URL:https://www.dc.uba.ar
X-WR-CALDESC:Eventos para Departamento de Computación
REFRESH-INTERVAL;VALUE=DURATION:PT1H
X-Robots-Tag:noindex
X-PUBLISHED-TTL:PT1H
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:America/Sao_Paulo
BEGIN:STANDARD
TZOFFSETFROM:-0300
TZOFFSETTO:-0300
TZNAME:-03
DTSTART:20220101T000000
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=America/Sao_Paulo:20230519T160000
DTEND;TZID=America/Sao_Paulo:20230519T170000
DTSTAMP:20260410T165047
CREATED:20230512T130614Z
LAST-MODIFIED:20230512T130614Z
UID:8345-1684512000-1684515600@www.dc.uba.ar
SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Juan Carlos Giudici
DESCRIPTION:Título: Técnicas de adaptación de dominio en tareas de extracción de opiniones\nDirector: Juan Manuel Pérez\nJurado: Bruno Bianchi y María Vanina Martínez \nResumen: \nEn el campo del procesamiento de lenguaje natural (NLP\, por sus siglas en inglés)\, existen distintas tareas dentro del área de extracción de opiniones: detección de emociones\, detección de discurso de odio\, ironía y clasificación de polaridad. Estas tareas se abordan típicamente mediante técnicas de aprendizaje supervisado utilizando conjuntos de datos específicos a cada tarea. En este trabajo exploramos la adaptación de dominio de modelos de lenguaje desde un dominio de origen enciclopédico\, como la Wikipedia en español\, hacia un dominio de textos sociales\, como Twitter. \nProponemos una modificación de la técnica Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification (ULMFit)\, agregando una nueva etapa de adaptación de dominio intermedio entre el dominio de Wikipedia y el dominio de las tareas de clasificación sobre textos no supervisados. Este dominio intermedio se enfoca en textos genéricos de redes sociales\, con la esperanza de que esta etapa intermedia mejore los resultados de las tareas de clasificación. \nNuestros resultados muestran que algunas combinaciones que incluyen al dominio de las tareas de clasificación obtienen mejor desempeño que la aplicación del método según lo recomendado en la literatura. Además\, en algunos casos\, logramos recortar buena parte del rendimiento obtenido mediante el pre-entrenamiento de modelos de lenguaje sobre textos de redes sociales. \nPalabras clave: Procesamiento de Lenguaje Natural\, Adaptación de Dominio\, Tareas de Clasificación\, Extracción de Opiniones\, ULMFiT.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-juan-carlos-giudici/
LOCATION:Aula 1205
CATEGORIES:Agenda
END:VEVENT
END:VCALENDAR